Aproximações Satterthwaite vs. Kenward-Roger para os graus de liberdade em modelos mistos

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O lmerTestpacote fornece uma anova()função para modelos mistos lineares com a aproximação opcional de Satterthwaite (padrão) ou Kenward-Roger dos graus de liberdade (df). Qual é a diferença entre essas duas abordagens? Quando escolher qual?

r anova mixed-model lme4-nlme degrees-of-freedom doko
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Consulte o artigo complementar Kuznetsova et al, 2017, Pacote mais antigo: Testes em modelos de efeitos mistos lineares .
ameba diz Restabelecer Monica
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Na discussão, eles dizem: "Em nossa prática, observamos que os valores de p que os métodos de aproximação fornecem geralmente são muito próximos um do outro. Schaalje, McBride e Fellingham (2002) realizaram várias simulações para investigar a adequação de Eles descobriram que a complexidade das estruturas de covariância, tamanho da amostra e desequilíbrio afetam o desempenho de ambas as aproximações. No entanto, esses fatores afetam mais o método de Satterthwaite do que o de Kenward-Roger. "
Ameba diz Reinstate Monica
Dois exemplos em que o KR ​​fornece dfs mais apropriados que Satterthwaite: stats.stackexchange.com/questions/320895 e stats.stackexchange.com/questions/84268 .
Ameba diz Reinstate Monica
Outro exemplo: stats.stackexchange.com/questions/331541 .
Ameba diz Reinstate Monica
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O artigo Avaliando a significância em modelos lineares de efeitos mistos em R por Steven G. Luke tem algumas boas comparações desses métodos. Conclui que o KR ​​e o Satterthwaite derivados dos modelos REML produzem taxas de erro aceitáveis ​​do tipo I, mesmo para amostras menores.
Cbrnr

Respostas:

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Também estou interessado em descobrir qual pode ser a diferença. O melhor que posso oferecer, por enquanto, é que este post sugere que a aproximação de Kenward-Roger é um pouco, mas provavelmente não significativamente, mais conservadora do que a aproximação de Satterthwaite. O autor também observa que ambos são mais conservadores do que a aproximação normal, mas, novamente, não muito se o tamanho da amostra for alto o suficiente. Não tenho certeza se essa foi uma conclusão generalizável ou não do autor.

Edit: acrescentarei que o artigo "Uma comparação dos métodos de aproximação dos graus de liberdade do denominador no modelo fatorial misto desequilibrado" por KB Gregory parece indicar que nenhum dos métodos é tipicamente um método melhor, embora aparentemente haja ocasiões em que o método A aproximação de Kenward-Roger perde algum nível de conservatividade.

Bajcz
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é Kenward-Roger (não "s") ... Kenward-Roger, se você insiste ... mas geralmente expresso sem os ... consulte também link.springer.com/article/10.1198/108571102726
Ben Bolker
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Outra diferença entre os dois métodos é descrita em Luke (2017):

As abordagens de Kenward-Roger (Kenward e Roger, 1997) e Satterthwaite (1941) são usadas para estimar graus de liberdade do denominador para estatísticas F ou graus de liberdade para estatísticas t. O SAS PROC MIXED usa a aproximação Satterthwaite (SAS Institute, 2008). Enquanto a aproximação Satterthwaite pode ser aplicada aos modelos ML ou REML, a aproximação de Kenward-Roger é aplicada apenas aos modelos REML.
(meu negrito)

Angel Lu
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